Neler öğrendin? Neleri atladık?

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Rasmus Bååth

Data Scientist

Neleri işledik

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işledik

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işledik

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işledik

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işledik

  • Hesaplamalı yöntemler
    • Reddetme örneklemesi
    • Izgara yaklaşımı
    • Markov zinciri Monte Carlo (MCMC)
R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işledik

  • Üretken modeller:

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri
  • Olasılık dağılımlarını temsil eden örneklerle çalışmak:
> head(sample)
mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70
pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)
0.0901
R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işlemedik

  • Bayesian yaklaşımın basit modellerden çok daha fazlasına uygulanabileceği.
  • Hangi öncülleri ve modelleri seçeceğine nasıl karar vereceğin.
  • Bayesian istatistiğin klasik istatistikle ilişkisi.
  • Daha ileri hesaplamalı yöntemler.
  • Daha ileri hesaplama araçları.
R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Neleri işlemedik

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Bayes'i keşfe çık!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Hoşça kal ve teşekkürler!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Hadi pratik yapalım!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Preparing Video For Download...